アンパロ・アロンソ＝ベタンソス（1961年10月10日生まれ）は、スペインのコンピュータ科学者であり、ア・コルーニャ大学の教授である。同大学では、人工知能の調査・開発研究所（LIDIA）を率いている。元々は化学工学の訓練を受けていたが、現在の研究は人工知能、特に医療への応用に焦点を当てている。2013年から2021年まで、スペイン人工知能協会の会長を務めた。
アロンソ＝ベタンソスは、機械学習の分野、特に高次元データセットに対する特徴選択手法において、幅広く貢献してきた。彼女の研究は、生体医学データ解析やパターン認識などの分野で広く引用されている。また、科学技術分野における女性の促進への取り組みでも知られている。
幼少期と教育
アンパロ・アロンソ＝ベタンソスは、1961年10月10日にスペインで生まれた。彼女は、当時伝統的に男性が支配的であった化学工学の学部課程を修了した。応用数学と計算手法への初期の学術的関心から、大学院課程で人工知能を専門とするようになった。化学工学の博士号を取得し、その論文ではプロセス最適化のためのニューラルネットワークモデルを組み込んでおり、後のAI研究の基盤となった。
学術経歴
アロンソ＝ベタンソスは、1980年代後半にア・コルーニャ大学の教員となり、当初は化学工学とコンピュータ科学のコースを教えていた。長年にわたり、完全にコンピュータ科学部門へ移行し、正教授となった。1990年代に、人工知能の調査・開発研究所（LIDIA）を設立し、現在も率いている。彼女の指導の下、LIDIAはスペインで著名な研究グループとなり、機械学習、データマイニング、および医療やその他の分野への応用に焦点を当てている。
彼女の教育責任には、人工知能、ニューラルネットワーク、データ科学に関するコースが含まれており、多くの博士課程学生を指導し、彼らは学界や産業界でのキャリアを歩んでいる。また、国内外の研究プロジェクトにも関与し、病院や生体医学機関と協力して、臨床意思決定にAIを適用している。
研究貢献
アロンソ＝ベタンソスの研究は、主に特徴選択、すなわち機械学習における前処理技術で、与えられた予測タスクに最も関連する変数を特定するものである。これは、ゲノミクスや医用画像などの分野で特に重要であり、データセットには数千の特徴が含まれるが、サンプル数は比較的少ないことが多い。彼女の研究は、フィルター法、ラッパー法、埋め込み法の系統的レビューと比較研究を提供し、実践者に実用的な指針を与えている。
彼女の注目すべき出版物の一つは、ベロニカ・ボロン＝カネドとノエリア・サンチェス＝マローニョと共著した2013年のレビュー「合成データに対する特徴選択手法のレビュー」であり、Knowledge and Information Systemsに掲載された。この論文は、合成データセットに対する様々な特徴選択アルゴリズムの性能を分析し、その長所と限界を強調した。もう一つの重要な研究は、2014年にInformation Sciencesに掲載された「マイクロアレイデータセットと適用された特徴選択手法のレビュー」であり、遺伝子発現データの解析における最先端を調査した。
彼女はまた、ネットワーク侵入検知への特徴選択の応用も探求しており、2011年にExpert Systems with Applicationsに掲載された「複数クラスデータセットにおける特徴選択と分類：KDD Cup 99データセットへの応用」で実証されている。この研究では、よく知られたKDD Cup 99データセットを使用して、異なる分類および特徴選択アプローチを比較し、サイバーセキュリティ研究に貢献した。
特徴選択に加えて、アロンソ＝ベタンソスはニューラルネットワークとその医療診断への使用も調査してきた。彼女の初期の研究には、ニューラルネットワークを適用して患者の転帰を予測し、治療計画を最適化することが含まれており、しばしば臨床パートナーと協力して行われた。また、電子健康記録とAIを統合した意思決定支援システムの開発にも貢献した。
リーダーシップと専門的活動
アロンソ＝ベタンソスは、2013年から2021年までスペイン人工知能協会（AEPIA）の会長を務めた。在任中、彼女はスペインにおけるAI研究と教育の促進における協会の役割を強化し、会議、ワークショップ、アウトリーチ活動を組織した。また、AI開発における倫理的ガイドラインを提唱し、透明性と公平性の重要性を強調した。
AEPIAに加えて、彼女はExpert Systems with ApplicationsやInformation Sciencesを含むいくつかの国際ジャーナルの編集委員会のメンバーを務めてきた。多数の会議やジャーナルの査読者を務め、主要なAI会議のプログラム委員会にも関与してきた。彼女のリーダーシップは、スペインの研究者と国際的なAIコミュニティとの間の協力を促進する上で重要な役割を果たしてきた。
受賞と栄誉
1998年、アロンソ＝ベタンソスはスペインにおけるロレアル・ユネスコ女性科学賞を受賞し、科学研究への貢献とSTEM分野における女性のロールモデルとしての役割が認められた。この賞は、優れた女性科学者に毎年授与されるもので、彼女の人工知能における業績と分野の発展への献身を強調した。また、ア・コルーニャ大学からも教育と研究の優秀性が認められている。
主要な出版物
アロンソ＝ベタンソスは、100以上の査読付き論文と書籍の章を著者または共著者として執筆している。彼女の最も引用されている研究には以下のものがある：
- ボロン＝カネド、ベロニカ、ノエリア・サンチェス＝マローニョ、アンパロ・アロンソ＝ベタンソス。「合成データに対する特徴選択手法のレビュー」Knowledge and Information Systems 34.3 (2013): 483–519。
- ボロン＝カネド、ベロニカ、他。「マイクロアレイデータセットと適用された特徴選択手法のレビュー」Information Sciences 282 (2014): 111–135。
- サンチェス＝マローニョ、ノエリア、アンパロ・アロンソ＝ベタンソス、マリア・トンビジャ＝サンロマン。「特徴選択のためのフィルター法：比較研究」International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning、シュプリンガー、2007年。
- ボロン＝カネド、ベロニカ、ノエリア・サンチェス＝マローニョ、アンパロ・アロンソ＝ベタンソス。「複数クラスデータセットにおける特徴選択と分類：KDD Cup 99データセットへの応用」Expert Systems with Applications 38.5 (2011): 5947–5957。
これらの出版物は、特徴選択に関する研究を形成する上で重要な役割を果たしており、彼女の研究は文献で頻繁に引用されている。
影響と遺産
アロンソ＝ベタンソスの貢献は、人工知能の分野、特にデータ前処理の領域に永続的な影響を与えてきた。彼女のレビューと比較研究は、研究者が特定の問題に適切な特徴選択手法を選択するのに役立ち、機械学習モデルの効率と精度を向上させた。科学分野における女性の促進への彼女の提唱は、多くの若い研究者にAIでのキャリアを追求するよう促した。
2020年代初頭の時点で、彼女は研究と教育に積極的に取り組み続けており、彼女の研究所は医療におけるAI応用の最前線に留まっている。彼女の遺産は、科学的成果だけでなく、協力的で包括的な研究コミュニティの構築への献身によって定義されている。
関連項目
- 機械学習
- 特徴選択（注：提供されたリストにはないが、概念としてリンクされている；許可されない場合は省略）
- ア・コルーニャ大学（注：リストにはないが、固有名詞としてリンクされる場合がある；そうでない場合はプレーンテキストを使用）
参考文献
[参考文献はここに記載されるが、指示に従い、外部URLは含まれない。]
外部リンク
- 大学プロフィール（指示に従いURLは含まれない）
- AIに関するインタビュー（指示に従いURLは含まれない）
- Google Scholarプロフィール（指示に従いURLは含まれない）